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090 | ▼a 006.312 ▼b 2006 | |
245 | 2 0 | ▼a (고객관계관리(CRM)를 위한) 데이터마이닝 방법론 : ▼b Enterprise Miner 활용사례를 중심으로 / ▼d 강현철 [외 저] |
246 | 3 | ▼a 고객관계관리를 위한 데이터마이닝 방법론 |
246 | 3 | ▼a CRM를 위한 데이터마이닝 방법론 |
260 | ▼a 파주 : ▼b 자유아카데미, ▼c 2006 | |
300 | ▼a vii, 361 p. : ▼b 삽화 ; ▼c 26 cm | |
440 | 0 0 | ▼a GDS Korea 총서 ; ▼v 1 |
500 | ▼a 색인과 부록수록 | |
500 | ▼a 공저자: 한상태, 최종후, 이성건, 김은석, 엄익현, 김미경 | |
700 | 1 | ▼a 강현철, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)134472 |
700 | 1 | ▼a 한상태, ▼e 저 |
700 | 1 | ▼a 최종후, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)120468 |
700 | 1 | ▼a 이성건, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)125686 |
700 | 1 | ▼a 김은석, ▼e 저 |
700 | 1 | ▼a 엄익현, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)105913 |
700 | 1 | ▼a 김미경, ▼e 저 ▼0 AUTH(211009)116149 |
945 | ▼a KINS |
Holdings Information
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---|---|---|---|---|---|---|---|
No. 1 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.312 2006 | Accession No. 111363122 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
No. 2 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.312 2006 | Accession No. 111363123 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
No. 3 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.312 2006 | Accession No. 111489150 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
No. 4 | Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ | Call Number 006.312 2006 | Accession No. 151248466 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
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No. 1 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.312 2006 | Accession No. 111363122 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
No. 2 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.312 2006 | Accession No. 111363123 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
No. 3 | Location Main Library/Monographs(3F)/ | Call Number 006.312 2006 | Accession No. 111489150 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
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No. 1 | Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ | Call Number 006.312 2006 | Accession No. 151248466 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Table of Contents
목차 제Ⅰ부. 데이터마이닝 시작하기 제1장 데이터마이닝의 주요 개념 = 3 1.1 데이터마이닝이란 무엇인가? = 5 1.2 데이터마이닝 프로젝트의 수행 프로세스 = 13 1.3 데이터마이닝 예측기법 = 24 1.4 Enterprise Miner의 소개 = 27 1.5 맺음말 = 29 1.6 연습문제 = 30 제2장 Enterprise Miner 맛보기 = 33 2.1 프로젝트의 생성과 분석흐름도의 작성 = 35 2.2 분석용 데이터에 대한 설정: Input Data Source 노드 = 41 2.3 데이터의 분할: Data Partition 노드 = 47 2.4 모형의 구축: Tree 노드와 Regression 노드 = 49 2.5 모형의 평가: Assessment 노드 = 51 2.6 점수화: Score 노드 = 54 2.7 결측값의 보간: Replacement 노드 = 57 2.8 예측모형에 대한 해석 = 60 2.9 보고서의 작성: Reporter 노드 = 64 2.10 연습문제 = 66 제Ⅱ부. 예측모형의 구축과 평가 제3장 의사결정나무분석 = 73 3.1 의사결정나무의 개념 = 75 3.2 의사결정나무의 분리기준 = 77 3.3 의사결정나무분석의 특징 = 80 3.4 분석사례 - 1 (분류나무): 신용평가 문제 = 82 3.5 분석사례 - 2 (회귀나무): 평균임금의 예측 = 95 3.6 분석사례 - 3: 의사결정나무분석의 대화식 수행 = 101 3.7 의사결정나무에 의한 변수선택 = 109 3.8 의사결정나무모형에 대한 요약 테이블 작성 = 111 3.9 연습문제 = 112 제4장 회귀분석 = 121 4.1 선형 회귀분석 (Linear Regression Analysis) = 123 4.2 로지스틱 회귀분석 (Logistic Regression Analysis) = 130 4.3 회귀분석의 특징과 제약 = 133 4.4 분석사례 - 1: 선형 회귀분석 = 134 4.5 분석사례 - 2: 로지스틱 회귀분석 = 137 4.6 분석사례 - 3: 신용평점표의 작성 = 146 4.7 연습문제 = 161 제5장 신경망분석 = 165 5.1 신경망의 구조와 개념 - MLP 신경망 = 167 5.2 신경망의 특징과 적용상의 문제점 = 169 5.3 분석사례 - 1: 신경망과 로지스틱 회귀의 비교 = 173 5.4 분석사례 - 2: 두 개의 은닉층을 가지는 MLP = 179 5.5 분석사례 - 3: 의사결정나무를 이용한 신경망모형의 해석 = 186 5.6 참조: RBF 신경망과 EBF 신경망 = 189 5.7 연습문제 = 190 제6장 예측모형에 대한 평가 = 195 6.1 모형평가의 기본 개념 = 197 6.2 리프트 그래프 = 198 6.3 분석사례 - 1: 리프트 그래프를 이용한 모형평가 = 202 6.4 ROC 그래프 = 209 6.5 분석사례 - 2: 사전확률과 이익을 고려하기 = 212 6.6 분석사례 - 3: Threshold-based 그래프 = 220 6.7 기타 모형화 노드들 = 226 6.8 연습문제 = 228 제Ⅲ부. 데이터 사전처리와 자율예측 제7장 데이터 탐색과 변형 = 237 7.1 Insight 노드: 데이터 탐색 = 239 7.2 Transform Variables 노드: 변수의 변환 = 246 7.3 Replacement 노드: 결측값과 특이값의 대체 = 250 7.4 Variable Selection 노드: 변수의 선택 = 256 7.5 연습문제 = 263 제8장 군집분석 = 269 8.1 군집분석의 개념 = 271 8.2 k-평균 군집방법 (k-Means Clustering) = 276 8.3 군집분석의 특징과 적용상의 문제점 = 280 8.4 분석사례 = 281 8.5 SOM/Kohonen 노드 = 292 8.6 맺음말 = 293 8.7 연습문제 = 294 제9장 연관성규칙발견 = 297 9.1 연관성규칙발견의 개념 = 299 9.2 연관성규칙발견의 특징과 적용상의 문제점 = 307 9.3 분석사례 - 1: 연관성규칙발견 = 309 9.4 분석사례 - 2: 시차 연관성분석 = 313 9.5 웹마이닝 (Web Mining) = 317 9.6 분석사례 - 3: 연결분석 (Link Analysis) = 324 9.7 연습문제 = 328 부록 1. SAS 라이브러리의 등록 = 335 부록 2. 예제 데이터세트에 대한 설명 = 343 찾아보기 = 357